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以发动机气缸/活塞环摩擦副为具体研究对象,研制了一种新型激光珩磨设备。由于发动机汽缸套载重大,且形状不规则,故设备采用激光头既旋转又直线运动的运动方案。该设备在移动轴和转轴中分别安装有高精度光栅尺和高精度增量旋转编码器以提高运动控制系统的精度。为了使微凹腔沿圆周均匀分布,采用了小数分频原理,能够实现任意小数分频。通过对运动控制卡与自制的调Q控制卡的软件编程,实现了运动控制系统与激光系统的协同控制,用以在气缸表面加工出特定的微观形貌。加工方法采用的是“单脉冲同点间隔多次”的激光微加工新方法。利用该方法能够方便地加工出微观或宏观的形貌且能显著地减少激光加工所带来的负面热效应。 相似文献
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针对目前图像匹配算法中存在的匹配精度不高和匹配速度慢的缺点,对基于灰度相关的2类匹配算法——最小误差法和相关系数法进行了改进。最小误差法采用新的ML距离法,提出动态调整阈值的方法,既保证了匹配精度,又避免了局部噪声的影响;相关系数法对相关系数的计算公式进行了简化,并采用三步搜索策略进行匹配,以达到减少计算量和搜索位置的目的。实验证明:改进后的算法,在保证一定匹配精度的条件下,匹配速度大大提高,能够满足实际应用中的实时性要求。 相似文献
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越来越多的农作物秸秆用于生产生物质成型燃料(生物质颗粒),作为民用和工业锅炉的生物质燃料。高位热值是衡量生物质燃料燃烧性能的主要参数之一,反映了生物质可用能含量,但利用传统的氧弹分析法测试高位热值费时费力,急需一种快速准确的方法评估农作物秸秆的高位热值,以制备高质量的生物质颗粒燃料。基于工业分析/元素分析和可见-近红外光谱分析,对比分析了五种农作物秸秆(稻秸、麦秸、棉秆、油菜秆和玉米秆)的高位热值预测模型。首先,利用多元线性回归(MLR)、逐步回归(SWR)和反向传播人工神经网络(BPNN)模型,在基于五种农作物秸秆工业分析和元素分析基础上,提出了高位热值预测模型并进行验证。MLR模型具有较好的相关系数(R2),预测均方根误差(RMSEP)和预测标准差与参比标准差比值(RPD),分别为0.921 1,0.135 1和3.49。此外,利用可见-近红外光谱分析了农作物秸秆,发现对光谱数据作最小二乘法回归(PLR),可建立高位热值预测模型,预测R2和RMSEP分别为0.881 2和0.412 9。研究结果表明MLR模型和PLR模型分别适用于基于工业分析/元素分析和可见-近红外光谱建模,对农作物秸秆的高位热值快速检测设备研发能提供基础模型支持。 相似文献
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对速率偏频激光陀螺导航系统在静基座条件下的初始对准方法进行了研究,提出了一种高精度静基座初始对准方案。该对准方法考虑并利用了速率偏频激光陀螺导航系统的结构特点,由加速度计的输出得到俯仰角和横滚角,基于四元数的理论思想得到航向角。根据实际情况仿真分析了几种主要的误差因素对对准精度的影响,并给出了相应的解决方法,仿真结果证实了该方法的可行性。 相似文献